今天分享的是：英伟达2026 GTC大会 黄仁勋演讲PPT
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2026年英伟达GTC大会上，黄仁勋的演讲围绕AI基础设施、技术生态与产业落地展开，展现了英伟达从芯片到全栈平台的技术布局，以及与全球海量企业、机构的深度合作，凸显其在AI推理与规模化落地中的核心地位。本次演讲核心聚焦AI工厂建设，将推理定义为AI时代核心工作负载，tokens成为新的商业衡量单位，而计算能力直接转化为商业收益，彰显了AI基础设施的工业化价值。
技术层面，英伟达推出Vera Rubin、Vera CPU、BlueField-4 STX等全新硬件产品，其中Vera Rubin NVL72作为核心推理算力平台，实现了10倍能效提升，搭配Groq 3 LPU形成算力与带宽的极致协同，还打造了1GW级AI工厂，可实现7亿tokens/秒的处理能力，解锁数百亿美元的营收机会。同时，Blackwell架构与Rubin、LPX的组合，让英伟达在AI推理的性能、能效与成本控制上形成绝对优势，成为全球规模化AI推理的行业标准。
生态合作上，英伟达构建了覆盖云厂商、OEM/ODM、AI原生企业、各行业巨头的超大规模生态，与谷歌云、AWS、微软Azure等云平台深度融合，也与戴尔、惠普、富士康等硬件厂商达成合作，同时牵手雀巢、联合利华、Snap等行业企业，实现AI在制造、零售、社交等领域的落地，大幅提升企业数据处理效率，将小时级任务压缩至分钟级。
软件与模型层面，英伟达完善了AI全栈平台，推出NemoClaw工具包助力OpenClaw生态建设，打造Agent-as-a-Service新服务模式，推动企业IT从SaaS向智能体服务转型。其开源模型Nemotron 3 Super/Ultra在多项基准测试中登顶，成为OpenClaw生态的最优开源模型，同时英伟达牵头成立Nemotron联盟，联合全球AI领军企业推进开源前沿模型研发，巩固了在开源AI领域的贡献者地位。
此外，英伟达强调结构化数据是AI的基础事实，非结构化数据为AI提供语境，通过cuDF、cuVS等工具实现数据的高效处理与编排，并将AI技术延伸至生命科学、汽车、金融、量子计算等多领域，依托CUDA生态20年的积累，实现从芯片、机架到AI工厂的极致协同设计，让AI技术向各地区、各行业全面渗透。
以下为报告节选内容
